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지메일, 유튜브, 구글맵스, 구글 클라우드까지.. 구글은 자사의 다양한 서비스들이 어디에서나 원활하게 돌아갈 수 있도록, 전 세계 곳곳의 수많은 데이터 센터를 운영하고 있습니다.
구글의 한 데이터 센터 전경(출처ⓒ google.com)
그리고 이 데이터 센터간의 효율적이고 안정적인 '네트워크' 구축을 위해, 다양한 노력을 펼치고 있습니다. 사용자에게 빠른 서비스를 제공하기 위해선 데이터 센터간의 높은 연결성과 효율성이 필수조건이기 때문이죠.
구글의 네트워크 운영은 2012년에 큰 전환점을 맞이합니다. 이 변화의 중심에는 SDN(Software Defined Network, 소프트웨어 정의 네트워크)이란 기술이 있는데요. 구글의 네트워크 운영 효율과 안정성을 극적으로 개선시킨 SDN은 과연 무엇일까요? 우선 SDN의 주요 특징부터 살펴보겠습니다.
SDN은 네트워크 관리를 간소화하고 네트워크 구성의 유연성을 높이기 위해 고안된 기술입니다. SDN에는 두 가지 핵심적인 특징이 있는데요.
SDN을 대표하는 첫 번째 특징은, 네트워크 장비의 전반적인 데이터를 중앙 집중적으로 관리할 수 있는 컨트롤 플레인(Control Plane)과, 트래픽 전송 역할을 하는 데이터 플레인(Data Plane)이 분리된 것입니다. 이러한 분리에 따른 두 가지 효과를 살펴보겠습니다.
기존에는 라우터와 스위치 등의 네트워크 장비가 경로를 결정했었습니다. 이 장비들은 주로 최단 경로 알고리즘을 통해 패킷을 전달하기 때문에, 네트워크 관리자가 특정 경로를 원하는대로 설정하기엔 어려움이 있었습니다. 즉 '로드밸런싱'이 어려웠었죠. 하지만 SDN은 이러한 상황의 변화를 가져왔습니다.
[그림] SDN 로드밸런싱
예를 들어 보겠습니다. 기존에는 경로 정보가 있을 때 U에서 나가는 트래픽을 V와 X에 각각 분산시키고 싶을 경우, 기존의 최단 알고리즘을 통하면 항상 최단의 경로로만 라우팅할 수 있었습니다.
하지만 위 [그림]처럼 SDN을 사용하면 네트워크 관리자는 전체 네트워크의 상태를 실시간으로 파악하고, 트래픽을 V와 X로 균등하게 분산시키는 등 세밀한 조정을 할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크의 효율성을 극대화하고, 트래픽 과부하나 장애 발생 시 빠르게 대응할 수 있게 되었죠.
SDN을 통해 기업들은 고가의 전용 네트워크 장비를 사용하지 않고도, 필요한 네트워크 기능을 구현할 수 있게 되었습니다. 이에 따라서 초기 장비 투자 비용(CapEx)과 네트워크의 운영 비용(OpEx)을 모두 줄일 수 있습니다. 또한 네트워크 관리의 자동화와 최적화로 운영의 효율성을 높여주며, 장기적으로는 인적 자원에 대한 비용 절감으로도 이어집니다.
SDN을 대표하는 또다른 특징은 소프트웨어(SDN 컨트롤러)가 중앙에서 제어한다는 것입니다. 이 소프트웨어가 네트워크의 '두뇌' 역할을 하며, 네트워크의 각 기능이 어떻게 동작할지 지시합니다. 이러한 특징으로 인한 대표적인 효과를 살펴보겠습니다.
기존 네트워크 시스템은 하드웨어 중심으로 돌아가기 때문에, 이 변화에 적응하기 위해선 실제 장비를 교체하거나 수동으로 설정을 변경해야 했습니다.
하지만 SDN에서는 모든 제어 기능이 '중앙'에서 소프트웨어로 이루어지기 때문에, 변경 사항이나 새로운 요구 사항이 발생했을 경우 관리자는 물리적 장비에 접근하거나 개별 설정을 조정할 필요없이 소프트웨어를 통해 네트워크를 즉시 업데이트할 수 있게 되었습니다.
이 덕분에 기존에 며칠이나 몇 주가 걸리던 네트워크 변경 작업을 몇 분 안에 할 수 있게 됐습니다.
기존의 전통적인 네트워크 관리 방식에서는, 네트워크의 각 부분에 대해서 심층적으로 들여다 보는 것이 어려웠습니다. 네트워크 장비와 시스템이 서로 다른 플랫폼과 프로토콜을 사용했기 때문에, 전체적인 네트워크 상태의 모니터링이 사실상 불가능했었죠.
하지만 SDN은 소프트웨어를 통한 중앙집중식 관리 시스템으로 이루어져 있기에, 네트워크의 모든 부분에 대한 실시간 통합 관리가 가능합니다. 이를 통해서 보안 위협을 빠르게 식별하고 대응할 수 있게 되었죠. 또한 트래픽 패턴을 정밀하게 분석하여 재분배하고, 트래픽 병목 현상을 예방하여 전반적인 네트워크 성능도 개선할 수 있게 됐습니다.
SDN의 두 가지 특징과 그로 인한 효과를 알아봤는데요. 이제 SDN의 아키텍처와 구현 방식에 대해서도 한번 살펴보겠습니다.
SDN은 네트워크 관리를 더 유연하고 효율적으로 만들기 위해, '세 가지' 주요 계층으로 구성되어 있습니다.
세 가지 계층은 앞서 언급했던 Control Plane(컨트롤 플레인)과 Data Plane(데이터 플레인), 그리고 Application Plane(응용 프로그램 계층)입니다. 각 계층은 네트워크를 관리하고 운영하는데 있어 중요한 역할을 하는데요. 각 계층별 역할과 연관성에 대해서 알아보겠습니다.
우선 아래 [그림]에 가장 하단에 위치한 Data Plane(데이터 플레인)은 Control Plane(컨트롤 플레인)이 내린 결정에 따라 실제 데이터 패킷(Data packet)을 전송하는 역할을 합니다. 데이터 플레인은 스위치, 라우터 같은 물리적 장비를 통해 구현되며, 이들 장비는 데이터 패킷을 처리하고 전달하죠.
[그림] SDN 아키텍처
중간에 위치한 Control Plane(컨트롤 플레인)은 네트워크에서 어떤 데이터가 어디로 가야 하는지 결정하는 역할을 합니다. 즉 Control Plane(컨트롤 플레인)은 네트워크 트래픽을 어디로 보낼지 결정하는 역할을 합니다.
가장 위에 위치한 Application Plane(응용 프로그램 계층)은 사용자에게 서비스를 제공하는 소프트웨어 애플리케이션을 말합니다. 이 계층은 SDN의 나머지 두 계층 위에 있으며, 네트워크의 다양한 리소스를 활용해 실제 사용자에게 서비스를 제공합니다. 클라우드 스토리지 서비스나 스트리밍 서비스 같은 것이 여기에 해당됩니다. 이 서비스들은 Control Plane(컨트롤 플레인)과 Data Plane(데이터 플레인)을 통해 데이터를 주고 받으며, 사용자에게 콘텐츠를 제공하죠.
이처럼 세 계층은 서로 밀접하게 연결되어 있습니다. 다시 말해 Control Plane(컨트롤 플레인)이 네트워크의 전반적인 관리와 결정을 담당하면, Data Plane(데이터 플레인)은 그 결정을 바탕으로 실제 데이터를 전송하죠. 그리고 Application Plane(응용 프로그램 계층)은 이 모든 네트워크 인프라 위에서 동작하며, 최종 사용자에게 서비스를 제공합니다.
위에서 살펴본 것 처럼 SDN은 세 개의 층으로 이루어져 있는데요. 이 각각의 층이 '제대로' 역할을 수행하기 위해서 꼭 필요한 것이 SDN Controller, OpenFlow 프로토콜입니다.
OpenFlow 프로토콜은 SDN 컨트롤러와 네트워크 장비 사이에서 동작하는 프로토콜입니다. 컨트롤 플레인과 데이터 플레인 사이의 소통을 담당하고 있죠. OpenFlow 프로토콜은 컨트롤 플레인이 네트워크 장비에 구체적인 지시를 내리고, 그 지시에 따라 트래픽을 어디로 보낼지 결정할 수 있게 해줍니다.
[그림] SDN 컨트롤러, OpenFlow 프로토콜
SDN 컨트롤러는 이 모든 과정을 조율하는 '중앙 집중식 지휘소'라 할 수 있는데요. 컨트롤러는 네트워크의 전반적인 상황을 파악하고, 데이터 플로우를 최적화하기 위한 결정을 내리며, OpenFlow를 통해 그 결정을 네트워크 장비에 전달합니다. 컨트롤러가 없다면 마치 중앙 교통 관리 시스템이 없이 각자의 판단에 따라 움직이는 차량들처럼 혼란스러워 지겠죠.
이처럼 SDN 컨트롤러와 OpenFlow 프로토콜을 통해 구현된 중앙 집중식 네트워크 관리는 효율적이고 유연한 트래픽 조정을 가능하게 합니다.
이제 마지막으로 맨 앞에서 잠시 살펴 본 구글(Google)의 사례를 자세히 들여다보겠습니다.
구글의 'G-Scale SDN 프로젝트(2012)'는 SDN을 가장 효과적으로 활용한 대표적인 사례입니다. 이 프로젝트는 구글이 2010년부터 진행한 OpenFlow 프로젝트의 일환으로, 구글 데이터센터 백본(BackBone)1 구간을 SDN 기반으로 전환하는 대담한 시도였죠.
구글 이 프로젝트를 통해 성취한 결과는 인상적인 수준을 넘어, 네트워크 관리 방식에 혁신을 일으켰다고 평가받고 있습니다. 구글은 얻은 대표적인 세 가지 이득을 살펴보겠습니다.
*1: 백본: 전산망 속에서 근간이 되는 네트워크를 연결시켜주는 대규모 전송회선
[그림] 구글 G-Scale 프로젝트를 통해 구축된 데이터 센터(2012)
구글은 OpenFlow를 기반으로 한 SDN을 적용해 기존에 40~50% 수준에 머물렀던 네트워크 인프라의 활용도를 거의 100% 가까이 끌어올렸습니다. 기존 네트워크 시스템에서는 다양한 벤더의 장비들이 서로 완벽하게 호환되지 않은 문제로 인해, 전체 네트워크 장비의 효율성이 제한되곤 했었죠. 하지만 구글의 SDN 구현은 이러한 한계를 넘어서, 네트워크 자원을 훨씬 유연하게 관리할 수 있는 방법을 제시할 수 있게 했습니다.
WAN(Wide Area Network)에서의 데이터 전송 속도와 효율성은, 전 세계 사용자들에게 고품질의 서비스를 제공하는 데 핵심적인 요소인데요. 구글은 SDN을 통해 이러한 WAN 대역의 데이터 전송 경로를 최적화하여, 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 이는 전 세계 서비스를 제공하는 구글에게 있어 대단히 중요한 성과였죠.
구글은 SDN 컨트롤러와 화이트박스 스위치의 조합을 통해, 데이터센터 내 네트워크 구축 비용을 대폭 낮출 수 있었습니다. 화이트박스 스위치는 사용자가 네트워크 장비의 동작방식을 직접 결정할 수 있게 하는 개방형 장비로, 구글은 이를 통해 더 효율적이고 경제적인 네트워크 인프라를 구축할 수 있게 됐습니다. 또한 구축 비용의 절감 뿐 아니라 전반적인 서비스 품질의 향상 효과도 거둘 수 있었습니다.
[그림] 구글의 다양한 SDN 기술
이처럼 구글의 'G-Scale SDN 프로젝트'는 단순히 기술적 성공을 넘어서, 전 세계 통신사와 네트워크 장비 제조사들이 SDN을 도입하고 네트워크 가상화에 뛰어들게 만든 결정적 계기가 되었습니다. 구글은 여기서 한 발자국 더 나아가 BGP, Espresso, B4, Andromeda, Jupiter 등 다양한 SDN 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다.
이러한 노력은 네트워크의 효율성을 극대화하고, 비용을 최적화하여, 데이터 중심의 세계에서 경쟁력을 유지하고, 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하는 성과를 만들어내고 있습니다.
구글의 G-Scale 프로젝트라는 큰 성공을 만들어낸 SDN도 '어떻게 하면 안정적으로 네트워크를 관리하고 운영할 수 있을까?'라는 고민에서 시작됐습니다.
네트워크 관리의 중요성은 더욱 더 커지고 있습니다. SDN이라는 혁신적인 기술을 바로 도입하는 것도 물론 좋지만, 그 전에 현재의 네트워크를 제대로 모니터링 하고 있는지 부터 점검해봐야 합니다.
여러분의 네트워크는 제대로 관리되고 있나요?
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